解含非线线源项的变分不等式的加性广义Schwartz算法

１引言近年来,变分不等式区域分解算法取得了许多成果,就线性算子变分不等式而言,读者可参见［１］、［２］、［３］等参考文献中关于重叠型的Ｓｃｈｗａｒｔｚ算法的分析以及文献［４］中关于非重叠型的Ｓｃｈｗａｒｔｚ算法的讨论,就非线性算子变分不等式而言,读者可参见文献〔５〕、［６］、［７］中的有关结果．最近,在文献［８］中针对线性变分不等式问题,提出了一种加性广义Ｓｃｈｗａｒｔｚ算法,其数值算例表明,这种算法可通过调节参数从而使算法的收敛速度大大加快,较经典的加性和乘性Ｓｃｈｗａｒｔｚ算法,具有明显的数…     

含非线性源项的变分不等式的加性区域分解法

本文研究一类求解非线性变分不等式的加性区域分解法,其中区域分解为非重叠子区域,在界面上采用Robin条件,得到了算法的收敛性,而且数值算例表明,选取适合的Robin参数可加快算法的收敛速度.     

基于半平面上自然边界归化的无界区域上的Schwarz交替法及其离散化

1．引言由于并行技术的不断发展，人们越来越重视区域分解法的研究．对于闭曲线o外部的无界区域Ω上的椭圆边值问题，近年来基于自然边界归化理论[2,5,6,10]，提出了无界区域上的一类重叠型和不重叠型区域分解算法［11，12。13］，即将无界区域Ω分解为一个很小的有界区域Ω1和一个圆外无界区域Ω2，在Ω1和Ω2上分别有限元法和自然边界元法交替求解．其中，对于连续情形的重叠型区域分解法可利用投影理论得到意义下的几何收敛性［11］．对于连续情形和离散情形的重叠型区域分解法还可利用极值原理证明在最大模意义下的几何收敛性113］本文…     

抛物问题的拉格朗日乘子区域分解法

１．引言 近年来,一类新的非重叠区域分解方法一非匹配网格区域分解法,日益引起人们的广泛兴趣,并已成为当今区域分解方法研究的热门课题。这类区域分解方法的特点是：相邻子区域在公共边（或面）上的结点可以不重合,从而能解决许多传统区域分解方法不便解决的问题（如变动网格问题）．目前主要有两类方法来处理这种区域分解的强非协调性：Ｍｏｒｔａｒ无法（见［１－２］和［９－１０］）和拉格朗日乘子法（见［５］,［８］,［１１］和［１２］）．拉格朗日乘子法比Ｍｏｒｔａｒ无法有明显的优点：（１）界面变量（即拉格朗日乘子）…     

解单障碍问题的Lagrangian乘子非匹配网格区域分解法

针对二阶椭圆型单障碍问题提出了一类基于非匹配网格的Lagrang ian乘子非重叠型区域分解方法.并在适当条件下给出了该方法的收敛性分析和收敛速度估计.     

单障碍问题区域分解法的单调收敛性与收敛速度估计

本文我们考虑一类典型的椭圆型算子的障碍问题的区域分解算法,分析算法的单调收敛性并给出相应的收敛速度估计.障碍问题有着重要的物理背景（参见[3,9]）.近些年来,有关障碍问题的区域分解法方面的研究已经有一些成果.关于线性算子情形,读者可参看[1,2,5,7,8,10,12,13,14,15,17]等文献,而对于非线性算子情形,读者可参看[4,6,16,18].在这些文献中,已经有部分涉及到算法的收敛速度估计.例如,文[15,16]给出了有限元区域分解算法的迭代误差的渐近最大模估计,文[13]给出了求解具M-阵的有限维互补问题     

具单调收敛性的区域分解法

1 引言 区域分解法和多重网格法都被认为是求解椭圆边值问题的快速算法.这两类算法也先 后应用于变分不等式的求解并获得了较为成功的数值尝试,收敛性理论也相继建 立.但是和用于方程问题不同,建立相应的h无关收敛性理论甚至更初步的收敛率分析遇到 一定的困难.九十年代初,Kornhuber针对变分不等式第一边值问题及摩擦问题进一步 讨论了多重网格法的收敛性质并在其离散问题非退化情形证明了渐近几何收敛速度,但仍 未见到有关h无关收敛性.区域分解法起步稍晚,但自八十年代末Lions给出了Schwarz交 替法的变分解释以来发展很快.Kuznetsov等人于九十年代初证明了乘性 Schwarz和加性Schwarz算法用于求解单边障碍问题时单调收敛于解.在同样条件下, [13]得到了误差估计式并利用无约束情形的有关结果得到了h无关收敛性.但是,在前述 的各种区域分解法中,子问题的求解都是精确的,因此在子域上费时较多而且在数值上也往 往只能得到子问题的近似解.这样自然产生这样一个想法:能否在子问题上和多重网格法 一样用近似解代替?本文即是针对此问题,从加性Schwarz算法入手,不仅证明算法收敛,而     

解单障碍问题的非重叠区域分解法

1．引言在实际中的许多物理问题、工程问题以及各类经济平衡问题都可用变分不等式来描述．本文考虑这类问题的数值解．众所周知，区域分解法的思想可朔源到19世纪70年代提出的Schwarz交替法，但直到本世纪中期才用于数值计算．而真正获得发展还是在近十几年．由于并行机与并行算法的发展，使得Schwarz算法的优良并行性能得以开发利用，从而使得这种区域分解新技术不仅应用于偏微分方程数值解，而且广泛应用于其它各类科学与工程计算问题．近几年来，重叠型区域分解已经被成功地应用于求解椭圆型变分不等式，早期的结果见［6］．我们还可从…     

求解线性互补问题的乘性Schwarz算法的收敛速度估计

1．引言区域分解法是八十年代兴起并得到迅速发展及广泛应用的数值计算方法．和多重网格法一样，区域分解法用于求解椭圆边值问题时具有与剖分网格h无关的收敛速度［8］，因而是一种高效快速算法．八十年代末及九十年代初，这种区域分解思想也开始应用于障碍问题的求解［2－8，10。12，16］数值实验表明，该算法对于障碍问题也是有效的·但是，和多重网格法一样，用于求解障碍问题时，算法的收敛速度分析存在一定的困难［11，13，14］对于障碍问题，一般的收敛性证明都是建立在证明算法产生的序列为一个极小化序列的基础之上［‘，‘’，“…     

关于单调的变分不等式问题的收敛性方法

１引言变分不等式的性质及解法的研究是优化领域的重要课题．所谓变分不等式问题就是：寻找一个点,使得其中Ｘ是Ｒｎ中的非空闲凸集,Ｆ是Ｒｎ中的映射,表示Ｒｎ中的内积．求解问题（１．１）有多种思路［１,４,５］其中之一就是将（１．１）转化为它的某种等价问题,再进行求解．在山中ＭａｓａｏＦｕｋｕｓｈｉｍａ给出了（１．１）的如下的等价问题Ｇ是对称正定矩阵．山提出了求解（１．２）的带精确搜索和Ａｒｍｉｊｏ搜索的两种收敛性算法．本文建立了“ｄ－ｆｕｎｃｔｉｏｎ”的概念,利用“Ｄ－ｆｕｎｃｔｉｎ”给出了（１．１）…     

Linearized ridge-path method for function minimization

A modification based on a linearization of a ridge-path optimization method is presented. The linearized ridge-path method is a nongradient, conjugate direction method which converges quadratically in half the number of search directions required for Powell's method of conjugate directions. The ridge-path method and its modification are compared with some basic algorithms, namely, univariate method, steepest descent method, Powell's conjugate direction method, conjugate gradient method, and variable-metric method. The assessment indicates that the ridge-path method, with modifications, could present a promising technique for optimization.This work was in partial fulfillment of the requirements for the MS degree of the first author at Cairo University, Cairo, Egypt. The authors would like to acknowledge the helpful and constructive suggestions of the reviewer.     

牛顿迭代法与几种改进格式的效率指数

研究牛顿迭代、牛顿弦截法以及它们的六种改进格式的计算效率,计算了它们的效率指数,得到牛顿迭代、改进牛顿法、弦截法和改进弦截法(即所谓牛顿迭代的P.C格式)、二次插值迭代格式、推广的牛顿迭代法、调和平均牛顿法和中点牛顿法的效率指数分别为0.347/n、0.3662/n、0.4812/n、0.4812/n、0.347/n、0.3662/n、0.3662/n、0.3662/n.我们的结果显示,利用抛物插值多项式推出的迭代格式和改进弦截法并没有真正提高迭代的计算效率.此外,我们还证明了改进弦截法与牛顿弦截法等价,并利用这一结论给出了改进弦截法收敛阶为2.618的一个简化证明.     

投入产出技术在计划平衡中的理论与应用

在用投入产出技术作计划平衡时，目前一般采用最终产品法、总产品法及国民收入法等．本文从理论上研究了这些方法的可行性问题，并在此基础上提出一个较理想的综合法．最后附有实例并说明综合法的现实意义．     

A note on estimating parameters in two-parameter Pareto distributions

Pareto distributions are used extensively in modelling income distributions. Estimation of parameters is revisited in two-parameter Pareto distributions. The method of quantile estimates using the elemental estimates and the method of product spacings are applied to the two-parameter Pareto distributions. A comparative study between the maximum likelihood method, the unbiased estimates which are functions of the maximum likelihood method, the minimum mean squared error method, the method of moments, the method of quantile estimation, the method of quantile estimation using the elemental estimates and the method of product spacings is presented.     

On preconditioned Uzawa methods and SOR methods for saddle-point problems

This paper studies convergence analysis of a preconditioned inexact Uzawa method for nondifferentiable saddle-point problems. The SOR-Newton method and the SOR-BFGS method are special cases of this method. We relax the Bramble-Pasciak-Vassilev condition on preconditioners for convergence of the inexact Uzawa method for linear saddle-point problems. The relaxed condition is used to determine the relaxation parameters in the SOR-Newton method and the SOR-BFGS method. Furthermore, we study global convergence of the multistep inexact Uzawa method for nondifferentiable saddle-point problems.     

多目标决策问题及其求解方法研究

针对多目标决策问题的多目标最优化问题化为单目标最优化问题进行了研究.其主要方法有:理想点法、等级权重法、加权算术平均法、加权几何平均法、风险偏好系数法、乘除法、模糊规划法等.此外,还对多目标最大最小和多目标最小最大决策问题进行了处理.     

系统聚类分析中应注意的两类问题

给出了选用九种相似性度量，用最短距离法聚类，结果互不相同的一个有趣的例子。对该例，用欧氏距离求出距离矩阵后，除用最短距离法聚类结果唯一外，用最长距离法、重心法、类平均法、离差平方和法聚类，结果均不唯一。     

用不确定德尔菲法预测GDP

德尔菲法是一种建立在专家意见基础上的预测评估方法.不确定统计是利用不确定理论收集和整理分析专家数据的一种统计方法,其中关键的一点是如何构造不确定变量的不确定分布.把德尔菲法和不确定统计相结合,就得到了一种估计不确定分布的新方法——不确定德尔菲法.对该方法的估计误差进行了改进,得到了一种预测GDP的新方法,并利用其预测邯郸市的生产总值(GDP).     

拟Raabe判别法与拟对数判别法的强弱关系

拟Raabe判别法是新近提出的关于正项级数收敛性的一种比较细致的判别法.对通项递减的正项级数来说,此判别法强于传统的Raabe判别法与Gauss判别法.通过对拟Raabe判别法与另一个细致的判别法——拟对数判别法强弱关系的探讨,得出了后一判别法强于前者的结论.     

自适应多重网格法与超松弛法的比较

多重网格法(Multiple Grid Method,简称M-G方法)是近年来出现的快速方法之一,本文在M-G方法中采用自适应控制层间转换的技术,并将自适应M-G方法与G-S迭代方法及SOR迭代方,法进行了比较。其计算结果表明,自适应M-G方法的计算量比G-S迭代及SOR迭代少得多,当M-G方法所用层数为4-6层,这种优越性就更加明显,且自适应M-G方法中选取控制参数有很大的灵活性。